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一、CrawlSpiders类简介

通过下面的命令可以快速创建 CrawlSpider模板 的代码：

scrapy genspider -t crawl tencent tencent.com

上一个案例中，我们通过正则表达式，制作了新的url作为Request请求参数，现在我们可以换个花样...

class scrapy.spiders.CrawlSpider

它是Spider的派生类，Spider类的设计原则是只爬取start_url列表中的网页，而CrawlSpider类定义了一些规则(rule)来提供跟进link的方便的机制，从爬取的网页中获取link并继续爬取的工作更适合。

源码参考

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class CrawlSpider(Spider):
    rules = ()
    def __init__(self, *a, **kw):
        super(CrawlSpider, self).__init__(*a, **kw)
        self._compile_rules()
 
    #首先调用parse()来处理start_urls中返回的response对象
    #parse()则将这些response对象传递给了_parse_response()函数处理，并设置回调函数为parse_start_url()
    #设置了跟进标志位True
    #parse将返回item和跟进了的Request对象   
    def parse(self, response):
        return self._parse_response(response, self.parse_start_url, cb_kwargs={}, follow=True)
 
    #处理start_url中返回的response，需要重写
    def parse_start_url(self, response):
        return []
 
    def process_results(self, response, results):
        return results
 
    #从response中抽取符合任一用户定义'规则'的链接，并构造成Resquest对象返回
    def _requests_to_follow(self, response):
        if not isinstance(response, HtmlResponse):
            return
        seen = set()
        #抽取之内的所有链接，只要通过任意一个'规则'，即表示合法
        for n, rule in enumerate(self._rules):
            links = [l for l in rule.link_extractor.extract_links(response) if l not in seen]
            #使用用户指定的process_links处理每个连接
            if links and rule.process_links:
                links = rule.process_links(links)
            #将链接加入seen集合，为每个链接生成Request对象，并设置回调函数为_repsonse_downloaded()
            for link in links:
                seen.add(link)
                #构造Request对象，并将Rule规则中定义的回调函数作为这个Request对象的回调函数
                r = Request(url=link.url, callback=self._response_downloaded)
                r.meta.update(rule=n, link_text=link.text)
                #对每个Request调用process_request()函数。该函数默认为indentify，即不做任何处理，直接返回该Request.
                yield rule.process_request(r)
 
    #处理通过rule提取出的连接，并返回item以及request
    def _response_downloaded(self, response):
        rule = self._rules[response.meta['rule']]
        return self._parse_response(response, rule.callback, rule.cb_kwargs, rule.follow)
 
    #解析response对象，会用callback解析处理他，并返回request或Item对象
    def _parse_response(self, response, callback, cb_kwargs, follow=True):
        #首先判断是否设置了回调函数。（该回调函数可能是rule中的解析函数，也可能是 parse_start_url函数）
        #如果设置了回调函数（parse_start_url()），那么首先用parse_start_url()处理response对象，
        #然后再交给process_results处理。返回cb_res的一个列表
        if callback:
            #如果是parse调用的，则会解析成Request对象
            #如果是rule callback，则会解析成Item
            cb_res = callback(response, **cb_kwargs) or ()
            cb_res = self.process_results(response, cb_res)
            for requests_or_item in iterate_spider_output(cb_res):
                yield requests_or_item
 
        #如果需要跟进，那么使用定义的Rule规则提取并返回这些Request对象
        if follow and self._follow_links:
            #返回每个Request对象
            for request_or_item in self._requests_to_follow(response):
                yield request_or_item
 
    def _compile_rules(self):
        def get_method(method):
            if callable(method):
                return method
            elif isinstance(method, basestring):
                return getattr(self, method, None)
 
        self._rules = [copy.copy(r) for r in self.rules]
        for rule in self._rules:
            rule.callback = get_method(rule.callback)
            rule.process_links = get_method(rule.process_links)
            rule.process_request = get_method(rule.process_request)
 
    def set_crawler(self, crawler):
        super(CrawlSpider, self).set_crawler(crawler)
        self._follow_links = crawler.settings.getbool('CRAWLSPIDER_FOLLOW_LINKS', True)

二、LinkExtractors

Link Extractors 的目的很简单: 提取链接｡

每个LinkExtractor有唯一的公共方法是 extract_links()，它接收一个 Response 对象，并返回一个 scrapy.link.Link 对象。

Link Extractors要实例化一次，并且 extract_links 方法会根据不同的 response 调用多次提取链接｡

主要参数

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class scrapy.linkextractors.LinkExtractor(
    allow = (),     # 满足括号中“正则表达式”的值会被提取，如果为空，则全部匹配
    deny = (),      # 与这个正则表达式(或正则表达式列表)不匹配的URL一定不提取
    allow_domains = (),     # 会被提取的链接的domains
    deny_domains = (),      # 一定不会被提取链接的domains
    deny_extensions = None,
    restrict_xpaths = (),   # 使用xpath表达式，和allow共同作用过滤链接（一般只用allow就行了）
    tags = ('a','area'),
    attrs = ('href'),
    canonicalize = True,
    unique = True,
    process_value = None
)

三、LinkExtractors

在rules中包含一个或多个Rule对象，每个Rule对爬取网站的动作定义了特定操作。如果多个rule匹配了相同的链接，则根据规则在本集合中被定义的顺序，第一个会被使用。

主要参数

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class scrapy.spiders.Rule(
        link_extractor,
        callback = None,
        cb_kwargs = None,
        follow = None,
        process_links = None,
        process_request = None
)

  • link_extractor：是一个Link Extractor对象，用于定义需要提取的链接。

  • callback： 从link_extractor中每获取到链接时，参数所指定的值作为回调函数，该回调函数接受一个response作为其第一个参数。

    注意：当编写爬虫规则时，避免使用parse作为回调函数。由于CrawlSpider使用parse方法来实现其逻辑，如果覆盖了 parse方法，crawl spider将会运行失败。

  • follow：是一个布尔(boolean)值，指定了根据该规则从response提取的链接是否需要跟进。 如果callback为None，follow 默认设置为True ，否则默认为False。

  • process_links：指定该spider中哪个的函数将会被调用，从link_extractor中获取到链接列表时将会调用该函数。该方法主要用来过滤。

  • process_request：指定该spider中哪个的函数将会被调用， 该规则提取到每个request时都会调用该函数。 (用来过滤request)

小Tips

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由于CrawlSpider使用parse方法来实现其逻辑，如果覆盖了 parse方法，crawl spider将会运行失败。

四、Logging

Scrapy提供了log功能，可以通过 logging 模块使用。

可以修改配置文件settings.py，任意位置添加下面两行。

LOG_FILE = "TencentSpider.log"

LOG_LEVEL = "INFO"

Log levels

  • Scrapy提供5层logging级别:

  • CRITICAL - 严重错误(critical)

  • ERROR - 一般错误(regular errors)
  • WARNING - 警告信息(warning messages)
  • INFO - 一般信息(informational messages)
  • DEBUG - 调试信息(debugging messages)

logging设置

通过在setting.py中进行以下设置可以被用来配置logging:

  1. LOG_ENABLED 默认: True，启用logging
  2. LOG_ENCODING 默认: 'utf-8'，logging使用的编码
  3. LOG_FILE 默认: None，在当前目录里创建logging输出文件的文件名
  4. LOG_LEVEL 默认: 'DEBUG'，log的最低级别
  5. LOG_STDOUT 默认: False 如果为 True，进程所有的标准输出(及错误)将会被重定向到log中。例如，执行 print "hello" ，其将会在Scrapy log中显示。

示例1、使用CrawlSpider爬取腾讯招聘网站

爬虫模块

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# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor # 导入链接规则匹配类，用来提取符合规则的连接
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule    # 导入CrawlSpider类和Rule
from day_31.TencentCrawlSpider.TencentCrawlSpider.items import TencentcrawlspiderItem
 
 
class TencentSpider(CrawlSpider):
    name = 'tencent'
    allowed_domains = ['tencent.com']
    start_urls = ['http://hr.tencent.com/position.php?&start=0']
 
    rules = (
        Rule(LinkExtractor(allow=r'position\.php\?&start=\d+#a'), callback='parse_item', follow=True),
        # Response里链接的提取规则，返回的符合匹配规则的链接匹配对象的列表
        # 获取这个列表里的链接，依次发送请求，并且继续跟进，调用指定回调函数处理
        # 前面加r表示将正则表达式编译成一个规则的对象
    )
 
    # 指定的回调函数
    def parse_item(self, response):
        for i in response.xpath('//tr[@class="even"] | //tr[@class="odd"]'):
            item = TencentcrawlspiderItem()
            item['name'] = i.xpath(".//a/text()").extract()[0]
            item['link'] = i.xpath(".//a/@href").extract()[0]
            item['type'] = i.xpath("./td[2]/text()").extract()[0]
            item['number'] = i.xpath(".//td[3]/text()").extract()[0]
            item['place'] = i.xpath(".//td[4]/text()").extract()[0]
            item['rtime'] = i.xpath(".//td[5]/text()").extract()[0]
            yield item

管道模块

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# -*- coding: utf-8 -*-
 
# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
import json
 
class TencentcrawlspiderPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.file = open('tencent-job.json','wb')
 
    def process_item(self, item, spider):
        text = json.dumps(dict(item),ensure_ascii=False)+'\n'
        self.file.write(text.encode('utf-8'))
        return item
 
    def close_spider(self, spider):
        self.file.close()

小Tips

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1、python 爬虫爬取内容时， \xa0 、 \u3000 的含义
 
\xa0 是不间断空白符  
 
我们通常所用的空格是 \x20 ，是在标准ASCII可见字符 0x20~0x7e 范围内。
而 \xa0 属于 latin1 （ISO/IEC_8859-1）中的扩展字符集字符，代表空白符nbsp(non-breaking space)。
latin1 字符集向下兼容 ASCII （ 0x20~0x7e ）。通常我们见到的字符多数是 latin1 的，比如在 MySQL 数据库中。
 
\u3000 是全角的空白符
 
根据Unicode编码标准及其基本多语言面的定义， \u3000 属于CJK字符的CJK标点符号区块内，是空白字符之一。它的名字是 Ideographic Space ，有人译作表意字空格、象形字空格等。顾名思义，就是全角的 CJK 空格。它跟 nbsp 不一样，是可以被换行间断的。常用于制造缩进， wiki 还说用于抬头，但没见过。
 
2、response.url    # 获取当前页面url
 
3、在allow里面的正则匹配，有特殊字符('.','?')要加转义字符'\'
page_lx = LinkExtractor(allow=('position\.php\?&start=\d+'))
 
4、字符串去空格 str.strip()

示例二：爬取网页里面的信息（东莞）

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# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from newdongguan.items import NewdongguanItem
 
 
class DongdongSpider(CrawlSpider):
    name = 'dongdong'
    allowed_domains = ['wz.sun0769.com']
    start_urls = ['http://wz.sun0769.com/index.php/question/questionType?type=4&page=']
 
    # 每一页的匹配规则
    pagelink = LinkExtractor(allow=("type=4"))
    # 每一页里的每个帖子的匹配规则
    contentlink = LinkExtractor(allow=(r"/html/question/\d+/\d+.shtml"))
 
    rules = (
        Rule(pagelink),
        Rule(contentlink, callback = "parse_item"，follow=False)
    )
 
    def parse_item(self, response):
        item = NewdongguanItem()
        # 标题
        item['title'] = response.xpath('//div[contains(@class, "pagecenter p3")]//strong/text()').extract()[0]
        # 编号
        item['number'] = item['title'].split(' ')[-1].split(":")[-1]
        # 内容，先使用有图片情况下的匹配规则，如果有内容，返回所有内容的列表集合
        content = response.xpath('//div[@class="contentext"]/text()').extract()
        # 如果没有内容，则返回空列表，则使用无图片情况下的匹配规则
        if len(content) == 0:
            content = response.xpath('//div[@class="c1 text14_2"]/text()').extract()
            item['content'] = "".join(content).strip()
        else:
            item['content'] = "".join(content).strip()
        # 链接
        item['url'] = response.url
 
        yield item

管道模块

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# -*- coding: utf-8 -*-
 
# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
import json
 
class DongguancrawlspiderPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.file = open('dongguan.json','wb')
 
    def process_item(self, item, spider):
        text = json.dumps(dict(item),ensure_ascii=False)+'\n'
        self.file.write(text.encode('utf-8'))
        return item
 
    def close_spider(self,spider):
        self.file.close()

1、提取出来的链接可能被篡改，所以我们可以通过process_link来修改url（一般不会遇到）

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import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from newdongguan.items import NewdongguanItem
 
 
class DongdongSpider(CrawlSpider):
    name = 'dongdong'
    allowed_domains = ['wz.sun0769.com']
    start_urls = ['http://wz.sun0769.com/index.php/question/questionType?type=4&page=']
 
    # 每一页的匹配规则
    pagelink = LinkExtractor(allow=("type=4"))
    # 每一页里的每个帖子的匹配规则
    contentlink = LinkExtractor(allow=(r"/html/question/\d+/\d+.shtml"))
 
    rules = (
        # 本案例的url被web服务器篡改，需要调用process_links来处理提取出来的url
        Rule(pagelink, process_links = "deal_links"),
        Rule(contentlink, callback = "parse_item")
    )
 
    # links 是当前response里提取出来的链接列表
    def deal_links(self, links):
        for each in links:
            each.url = each.url.replace("?","&").replace("Type&","Type?")
        return links
 
    def parse_item(self, response):
        ...

2、修改成spider类

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# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from newdongguan.items import NewdongguanItem
 
 
class DongdongSpider(scrapy.Spider):
    name = 'xixi'
    allowed_domains = ['wz.sun0769.com']
    url = 'http://wz.sun0769.com/index.php/question/questionType?type=4&page='
    offset = 0
    start_urls = [url + str(offset)]
 
 
    def parse(self, response):
        # 每一页里的所有帖子的链接集合
        links = response.xpath('//div[@class="greyframe"]/table//td/a[@class="news14"]/@href').extract()
        # 迭代取出集合里的链接
        for link in links:
            # 提取列表里每个帖子的链接，发送请求放到请求队列里,并调用self.parse_item来处理
            yield scrapy.Request(link, callback = self.parse_item)
 
        # 页面终止条件成立前，会一直自增offset的值，并发送新的页面请求，调用parse方法处理
        if self.offset <= 71160:
            self.offset += 30
            # 发送请求放到请求队列里，调用self.parse处理response
            yield scrapy.Request(self.url + str(self.offset), callback = self.parse)
 
    # 处理每个帖子的response内容
    def parse_item(self, response):
        item = NewdongguanItem()
        # 标题
        item['title'] = response.xpath('//div[contains(@class, "pagecenter p3")]//strong/text()').extract()[0]
        # 编号
        item['number'] = item['title'].split(' ')[-1].split(":")[-1]
        # 内容，先使用有图片情况下的匹配规则，如果有内容，返回所有内容的列表集合
        content = response.xpath('//div[@class="contentext"]/text()').extract()
        # 如果没有内容，则返回空列表，则使用无图片情况下的匹配规则
        if len(content) == 0:
            content = response.xpath('//div[@class="c1 text14_2"]/text()').extract()
            item['content'] = "".join(content).strip()
        else:
            item['content'] = "".join(content).strip()
        # 链接
        item['url'] = response.url
 
        # 交给管道
        yield item

小Tips：

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list = [a,b,c]
string = "123".join(list)
print(string)
>> a 123b 123c
 
string.replace("\xa0","")   # 将空格换成空
 
string.strip()      # 去首尾的空格
string.lstrip()     # 去左边（前面）的空格
string.rstrip()     # 去右边（后面）的空格

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    我..莫名其妙搞出来的 随便搞搞..幻想中的dp结果对了 我也很迷茫 Description 为了研究农场的气候,Betsy帮助农夫John做了N(1 <= N <= 100)次气压测量并 ...

  5. python入门机器学习，3行代码搞定线性回归

    本文着重是重新梳理一下线性回归的概念,至于几行代码实现,那个不重要,概念明确了,代码自然水到渠成. “机器学习”对于普通大众来说可能会比较陌生,但是“人工智能”这个词简直是太火了,即便是风云变化的股市 ...

  6. 换到GitHub 博客了

    觉得还是github上面的代码风格看起来舒服些,所以决定把blog搬到github上面去了.以后这里就作为一个放资料的地方吧. github地址:http://l34rner.github.io/

  7. redis集群配置及python操作

    之前我们分析过喜马拉雅的爬取信息,使用分布式爬取,而且需要修改scrapy-redis的过滤算法为布隆过滤来减少redis内存占用,最后考虑这样还是不一定够,那么redis集群就是更好的一种选择方式了 ...

  8. VUE实现Studio管理后台（一）：鼠标拖放改变窗口大小

    近期改版RXEditor,把改版过程,用到的技术点,记录下来.昨天完成了静态页面的制作,制作过程并未详细记录,后期已经不愿再补了,有些遗憾.不过工作成果完整保留在github上,地址:https:// ...

  9. vue中的自定义分页插件组件

    介绍一下,已经有很多的vue分页的组件了,大家都是大同小易,那么我就结合自身的使用,写出了一片文章 首先在新建一个分页模块 在模块中引入相应的代码,(内有详细的注释) template中 <di ...

  10. 前端每日实战：55# 视频演示如何用纯 CSS 创作一个太阳、地球、月亮的运转模型

    效果预览 按下右侧的"点击预览"按钮可以在当前页面预览,点击链接可以全屏预览. https://codepen.io/comehope/pen/RJjQYY 可交互视频 此视频是可 ...